Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名,最大的特点就是快(Lightning-fast),可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外,Spark 提供了简单易用的 API,几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程,介绍了 Spark 的安装,Spar
首先来介绍下,今天的主角“傻白甜”(SBT:Simple Build Tools), 其功能与 Maven 和 Gradle 类似。其是由 Scala 编写,对于新手入门不是太友好,如果只是写纯 Java 的 Bug ,大可不必和自己过不去,但是如果你经常使用 Spark 等大数据工具,还是有点必要学学使用的。而且 Sbt 默认会从一些奇奇怪怪的地方下载依赖,相信大家的第一次,都不会很美好( Sbt 的项目构建异常缓慢,而且还经常会失败),笔者也不例外,所以有了这篇文章,希望对你有些帮助。
cmak在github上有已经编译好的安装包,我在JDK1.8环境中无法运行,于是才有了上一步的源码编译,我想使用JDK1.8编译,使得安装包可以在JDK1.8环境中运行,结果使用JDK1.8编译都编译不过,于是,只好老老实实的使用JDK11来安装cmak了。
今天 Spark + AI Summit 2019 宣布开源了 Delta Lake 这个项目,关于这个项目的背景我就不赘述了,砖厂官网有很多介绍,包括项目的 Github 地址,大家可以上去看看,我也打算测一下,并且研究一下源代码,所以今天开始写一些探索这个项目的学习笔记。
1.yum install sbt 2.如果不行,则 curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm > bintray-sbt-rpm.repo sudo mv bintray-sbt-rpm.repo /etc/yum.repos.d/ sudo yum install sbt sbt 二进制文件发布到 Bintray,而Bintray 方便地提供了RPM资源库。你只需要将存储库添加到你的软件包管理器将检查的地方。 3.手动安装,目前官网提供的是可以直接运行的地址:http:/
https://github.com/claudemamo/kafka-web-console
https://github.com/yahoo/kafka-manager/releases
Spark App(用Spark APIs编写的)需要submit到Spark Cluster运行,对于Scala编写的代码,提交之前要用sbt或者maven把以下内容:
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
实验环境建议使用jdk11,如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk,可以切换到新安装的jdk11:
这篇文章是关于怎样将play 2.2.3的工程迁移到play 2.3.0 1、安装sbt 0.13.5,去官网下载sbt 0.13.5: http://www.scala-sbt.org/download.html,安装完之后, 修改工程下的project/build.properties文件。 修改sbt版本: sbt.version=0.13.5 2、升级scala到2.11.1(可选),由于play 2.3 同时支持 scala 2.10 和 scala 2.11所以,可以不用升级到2.11,
Scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/
消息中间件是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息中间件在将消息从消息生产者到消费者时充当中间人的作用。队列的主要目的是提供路由并保证消息的传送;如果发送消息时接收者不可用,消息对列会保留消息,直到可以成功地传递它为止,当然,消息队列保存消息也是有期限的。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,首先介绍了 Spark 的基本概念和架构,然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后,本文还介绍了 Spark 的部署方式,包括本地部署和集群部署。
Java -version确认已经切换版本成功,要不centos 7默认自带的是java8 java1.8.
本篇文档是介绍如何快速使用spark,首先将会介绍下spark在shell中的交互api,然后展示下如何使用java,scala,python等语言编写应用。可以查看编程指南了解更多的内容。 为了良好的阅读下面的文档,最好是结合实际的练习。首先需要下载spark,然后安装hdfs,可以下载任意版本的hdfs。 Spark Shell 交互 基本操作 Spark Shell提供给用户一个简单的学习API的方式 以及 快速分析数据的工具。在shell中,既可以使用scala(运行在java虚拟机,因此可以
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
最近,单位领导要求我研究一下geotrellis(GITHUB地址:https://github.com/geotrellis/geotrellis,官网http://geotrellis.io/),于是我只能接受这个苦逼的任务。 官网中写到:GeoTrellis is a geographic data processing engine for high performance applications.可以看出这个框架主要是用来进行地理信息数据的高性能快速处理,当然是个很有用的东西,但是怎么学习之,是
问题导读 1.sbt在IntelliJ IDEA里面比较慢,该如何解决? 2.如何在window里面更改阿里源? 3.如何在Linux里更改源? 上一篇spark开发环境详细教程1:Intel
“域”,就是范围,环境,边界的意思,那么什么是应用程序域,官方给出的是这样的解释:操作系统和运行库环境通常会
使用gRPC作为云平台和移动前端的连接方式,网络安全应该是必须考虑的一个重点。gRPC是支持ssl/tls安全通讯机制的。用了一个周末来研究具体使用方法,实际上是一个周末的挖坑填坑过程。把这次经历记录下来与各位分享。
转自:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/maven-network-problem/
编译方法: curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm > bintray-sbt-rpm.repo mv bintray-sbt-rpm.repo /etc/yum.repos.d/ yum install sbt 将github上/kafka-manager的×××到/root/ 目录下,并解压好 cd /root/kafka-manager-2.0.0.2 ./sbt clean dist 然后漫长的等待后,就可以编译完成了。 编译好的文件在: /root/k
目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境。 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行。 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上。 image.png 本
CMAK(原Kafka Manager) 是雅虎公司于 2015 年开源的一个 Kafka 监控框架。这个框架用 Scala 语言开发而成,主要用于管理和监控 Kafka 集群。github地址:https://github.com/yahoo/CMAK ,安装前提要求Java版本在11以上。
需求场景: 我们的产品需要与客户的权限系统对接,即在登录时使用客户的认证系统进行认证。集成认证的方式是调用客户提供的jar包,调用userService的authenticate方法。同时,还需要在classpath中提供密钥的key文件。 从需求看,这个集成并不复杂,且客户也提供了较翔实的接口文档与示例案例,开发工作量非常小。唯一的阻碍是客户有安全要求,内部的Jar包及其他文件都不能拷贝出来,而我们的开发环境是不能连接客户内网的。客户提供的Jar包并没有通过Maven来管理,我们只能采用直接导入的方式。在
SBT 是 Scala 的构建工具,全称是 Simple Build Tool, 类似 Maven 或 Gradle。 SBT 的野心很大,采用Scala编程语言本身编写配置文件,这使得它稍显另类,虽然增强了灵活性,但是对于初学者来说同时也增加了上手难度。另外由于SBT默认从国外下载依赖,导致第一次构建非常缓慢,使用体验非常糟糕! 如果你是一名Scala初学者,本文希望帮你减轻一些第一次使用的痛苦。
本文介绍了如何利用 Spark 进行大数据分析,包括数据处理、数据挖掘、机器学习等方面的应用。通过介绍 Spark 的架构、数据处理流程、编程模型、性能优化等方面的内容,让读者对 Spark 有更深入的了解。同时,本文还提供了实践案例,让读者更好地理解 Spark 在实际项目中的应用。
笔者经常遇到一些无法优化的慢查询,面对这样的慢查询,笔者会将其进行预先计算存储到mongodb或者elasticsearch中。这个业务场景需要将mysql的binlog数据发送到kafka,然后订阅kafka并消费其中的binlog数据以实现实时加速查询。但是消费binlog就可能会有很多意外发生,比如mysql数据库发生死锁,或者消费发生并发问题,网络长时间阻塞,这些状况都会导致kafka消费发生阻塞,一旦发生阻塞,用户从mongodb或者elasticsearch中就会查询不到最新的mysql数据,所以笔者需要监控kafka中消息的消费情况,监控的方案有很多,笔者进行了整理,以便日后回顾。
在 dotnet 里面,可以使用 InternalsVisibleToAttribute 特性,给程序集加上友元程序集,这样能让友元程序集访问到 internal 的程序。也就是说如果我有 A 和 B 两个程序集,我设置了 B 作为 A 的友元程序集 那么此时 B 程序集就能访问 A 程序集里面所有的 internal 成员。默认的友元设置只需要通过 InternalsVisibleToAttribute 特性写入友元程序集名就可以,但是如果程序集有强签名,就需要加上公钥
flink: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/tutorials/local_setup.html
本文主要讲解Scala的并发(并行)编程,那么为什么题目概称geotrellis使用(六)呢,主要因为本系列讲解如何使用Geotrellis,具体前几篇博文已经介绍过了。我觉得干任何一件事情基础很重要,就像当年参加高考或者各种考试一样,老师都会强调基础,这是很有道理的。使用Geotrellis框架的基础就是Scala和Spark,所以本篇文章先来介绍一下Scala编程语言,同样要想搞明白Scala并发(并行)编程,Scala基础也很重要,没有Scala语言基础就谈不上Scala并发编程也就更谈不
写这篇是因为PolarDB比赛很重要的一点是控制内存。C++只有2G,Java也只有3G,而6400W的键值对,即使只是Long类型,也需要16 * 64 * 10e6 ≈ 1G的内存,这还不包括其他对象引用的相关开销,所以内存控制在这里是非常重要的,因为稍不小心就会被CGroup无情地kill掉。因此在比赛开始没多久的时候我就研究了一下使用怎样的HashMap可以达到内存最简的状况。在这个过程中,顺便使用了JMH来分析了一下几个侯选库的性能。因为初赛相对来说比较简单,而且HashMap实际上在复赛时候的Range操作上没有发挥余地,所以我决定将这篇写下来分享给大家,希望能帮助更多对比赛有兴趣的同学找到一个比较好的入手点。
之前debug spark源码,是通过写application debug,这个不是基于spark源码本身的调试。
这就是说,真正能够促进数字经济良性发展的自由主义,必须以维护和促进良性竞争机制为总之。诈骗和抢劫当然不是良性竞争,既然如此,一个纵容诈骗和抢劫,并且掩护恶性和犯罪的机制,当然是反自由主义的。
这里分析的为Cobalt Strike的Powershell Beacon Payload
如何创建强命名程序集(Strong Name Assembly) 创建一个强命名程序集首先需运维
本文中我将以Nathan Krik的CLR系列文章提到的CLRassembly)为基础进行拓展,同时我也会介绍如何创建、导入、导出以及修改SQL Server的CRL库去实现提权、命令执行以及持久化操作
在过去的一年里,进攻和红队的交易技巧发生了显着变化。随着反恶意软件系统提高检测和阻止攻击性工具的能力,攻击者正在将注意力转移到 AV 无法观察到的技术上。目前,这意味着完全在内存中操作并避免将文件放到磁盘上。在 Windows 世界中,.NET 框架为此提供了一种方便的机制。但是,它受到严格限制,因为 .NET 程序不能直接注入远程进程。在本文中,我们将通过描述如何通过 shellcode 将 .NET 代码注入进程来解决这个问题。
5 月初 以太坊创始人Vitalik 的灵魂代币 SBT 论文发表之后,迅速成为整个 Web3 领域最热门的话题之一,不久前Vitalik发布新书时便使用了此SBT,任何人均可捐赠任意金额,并获得一个灵魂绑定的NFT,但是新的Token标准不仅是缺乏市场上对灵魂绑定的可靠应用,更是其灵魂代币本身还存在强制转移的漏洞。
准备环境 安装JDK8 单击这里下载并安装JDK8,安装完成后在命令行查看Java的版本号: C:\Users\Lenovo>java -version java version "1.8.0_111" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_111-b14) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.111-b14, mixed mode) 如果上面的命令执行报错,请手动将路径"Java安装目录/bin"
三、加载公共语言运行时中介绍了在安装了.Net Framework中加载公共语言运行时,公共语言运行时加载程序集的过程.以及通过vs stdio设置源码编译的目标平台的过程. 本问主要介绍公共语言加载完程序集之后,执行程序集中的代码的过程. 一、IL中间语言 1、IL简介 一、源代码-面向CLR的编译器-托管模块-(元数据&IL代码)中介绍了C#源代码通过C#编译器生成的最终产物是托管模块,而托管模块是由IL中间语言和元数据组成,IL语言是比大多数机器语言都要高级的语言,IL有以下功能: (1)、能访问和操
1. 安装 sbt 打开 terminal,检查 java 版本,安装 sbt: http://www.scala-sbt.org/release/docs/Installing-sbt-on-Mac.html $ java -version $ brew install sbt $ sbt about Getting org.scala-sbt sbt 0.13.16 ---- 2. 下载 jetbrains 的 community 版本, 安装 Scala plugin 打开 dmg 文件安装:
使用发现的凭证在环境中横向移动、在时间受限的操作过程中,快速可靠地使用一组新获得的凭据的能力至关重要。这篇博客文章介绍了如何通过MSSQL CLR自动执行横向移动,而无需接触磁盘*或不需要XP_CMDSHELL,以及如何防止和检测到这种情况。
我们编写的 .NET 应用程序会使用到各种各样的依赖库。我们都知道 CLR 会在一些路径下帮助我们程序找到依赖,但如果我们需要手动控制程序集加载路径的话,需要了解程序集加载上下文。
sbt类似与maven, gradle的项目管理工具,主要用在scala,也可以用在java项目,本文介绍一下常用的使用命令和语法 安装 mac brew install sbt redhat¢os # remove old Bintray repo file sudo rm -f /etc/yum.repos.d/bintray-rpm.repo curl -L https://www.scala-sbt.org/sbt-rpm.repo > sbt-rpm.repo sudo mv sbt
IndexedRDD由AMPLab的Ankur Dave提出,它是Immutability和Fine-Grained updates的精妙结合。IndexedRDD是一个基于RDD的Key-Value Store,扩展自RDD[(K, V)],可以在IndexRDD上进行高效的查找、更新以及删除。由于其并没有合并到 Spark 的主项目分支,所以在使用时需要引入特别的对其的支持。
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